In der modernen Robotik gewinnen sogenannte Foundation-Modelle (Kombination aus Vision-Language-Modellen zur Ableitung von Roboteraktionen) zunehmend an Bedeutung für die Lösung komplexer Planungs- und Steuerungsaufgaben. Besonders bei der Bewegung mehrerer physikalisch gekoppelter Roboter – wie Planarmovern, die über flexible Kabel verbunden sind – kann die Einbindung von VLAs neue Perspektiven eröffnen z.B. für die gezielte Ableitung neuer Wegpunkte bei der Pfadplanung.

Im Rahmen dieser Arbeit soll eine bestehende MuJoCo-Simulationsumgebung für Planarmover erweitert werden. Ziel ist die Integration einer VLA-Schnittstelle zur automatischen Generierung von Wegpunkten, die das bestehende Planungsmodul intelligent unterstützen.

Zielsetzung:

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer VLA-basierten Erweiterung eines vorhandenen Planungsmoduls, das die koordinierte Bewegung mehrerer kabelgekoppelter Planarmover in MuJoCo steuert.

Mögliche Arbeitsinhalte:

• Einarbeitung in das bestehende Planungsmodul und die MuJoCo-Umgebung
• Recherche aktueller Arbeiten zur VLA-basierten Pfadplanung
• Einbindung eines oder mehrerer VLA-Modelle in das Planungsmodul
• Untersuchung der Performance auf Basis einer festgelegten Versuchsumgebung

Was Du mitbringen sollest:

• Programmierkenntnisse im Bereich Machine Learning insb. in Python
• Selbständige und Strukturierte Arbeitsweise
• Gute Dokumentation des Vorgehens
• Gute Kenntnisse deutscher Sprache

Sonstige Hinweise:

• Beginn ab sofort möglich
• Arbeitsumfang kann individuell und entsprechend der Interessen angepasst werden
• Bewerbungen bitte mit aktuellem Notenauszug und Lebenslauf

Kategorien:

Kontakt: